Univerzita Karlova v Praze

Ústav petrologie a strukturní geologie Ondřej Krýza Ondrej Lexa, Petra Maierová 19.12.2012

Cíle práce

 Kvantifikace významu podmínek ovlivňujících evoluci systému při transferu materiálu.

 Aplikace analýzy hlavních komponent (PCA) při zpracování výsledků numerických simulací – posouzení důležitosti modelových parametrů a jejich případná redukce.

 Automatizace procesu získávání a zpracování dat z numerických modelů.

 Český masiv – Moldanubická oblast (MO)  Koncept vývoje Českého masivu (ČM) během variské orogeneze  2-D numerický model exhumace vysokotlakého materiálu v MO.

 Statistické zpracování – korelace parametrů, PCA  Výsledky  Perspektivy

• Velmi heterogenní jednotka • Komplex plutonických těles • Inverzní metamorfní stavba <=> • Složitý pre-metamorfní vývoj • Rozličné způsoby interpretace vzniku a evoluce MO.

Upraveno dle Fiala (1995) v Chlupáč (2010)

Bouguerova anomálie

vymezení jednotek ČM dle složení přítomnost lehkého materiálu ve spodní kůře množství granitoidních hornin, přítomnost granulitů (potvrzeno při terénním mapování) Czech Geological Survey and Guy et al. (2010)

 východní subdukce saxothuringického oceánu; tvorba oblouku v oblasti budoucí MO  kontinentální subdukce SXT – - exhumace MLC materiálu; redistribuce felsického materiálu pod MO  Hlavní fáze ztluštění – vznik orogenního kořene  Převrácení střední a spodní kůry; rozpad svrchní kůry  Indentace Brunie – deformace a metamorfóza , subhorizontální tok materiálu, exhumace spodní kůry

 Studium mechanismu exhumace vysokotlakých granulitů v MO.  Segment zahrnující střední část MO  P-T podmínky v klíčových oblastech (Lexa et al., 2011)

  Změna produktivity (H)  různé P-T křivky Změna dosažené teploty pro vypnutí H  podobné chování materiálu  posun P-T křivek do vyšších teplot

 Model popisující závěr amalgamace ČM (stadium 5 viz konceptuální model)  Vzestup materiálu – ovlivnění vklíněním Brunie  Vliv sedimentace v předpolní pánvi (Maierová et al., 2012)

 Vliv změny parametrů na evoluci systému: • produktivita (H) = 0 => vrásnění, vklínění, neprobíhá diapirismus • změna rychlosti eroze => změna rychlosti exhumace materiálu • změna rychlosti indent.

=> změna rychlosti exhumace materiálu  Každá změna mění dynamiku systému  Jaký parametr nejvíce ovlivňuje evoluci systému ?

(Maierová, et al., 2012)

Jak zjistit vliv parametrů na evoluci systému?

Vizuálně?

Matematicky?

Vhodný nástroj může být multivariantní statistika

 Model vzniku diapiru – modifikace dle Lexa et al., 2011   27 a 125 simulací pro různé varianty amplitudy FLC (A) mocnosti FLC (M) produktivity FLC (H) 3D prostor pro 3 a 5 variací každého parametru

 Variace 1: H: M: A: 2 – 6 (μW/m3) 15 – 5 (km) 2 – 4 (km)  2 sady modelů: 27 / 125 - různá hustota změn => různá přesnost výsledků (platí pro statistické zpracování)

H: 4 (μW/m2) M: 10 (km) A: 2 (km)

H: 3 (μW/m2) M: 15 (km) A: 4 (km) H: 4 (μW/m2) M: 5 (km) A: 2 (km) <= běh 8 Ma - vliv H na teplotu během zdvihu materiálu běh 17 Ma => - méně mat, větší H - odlišný vývoj v čase

  Výběr vhodných modelových parametrů, které co nejlépe vystihují charakter daného modelu Parametry popisující chování segmentu materiálu x parametry popisující systém jako celek  Směrodatná odchylka  Rozptyl  Kovariance  Kovarianční matice Korelační matice

27 modelů

 Žádná korelace mezi vstupními parametry  Zóna korelace mezi vstupními a výstupními parametry  Zóna korelace čistě mezi výstupními modelovými parametry  Patrná silná korelace mezi některými parametry a) V případě vstup – výstup lze sledovat dominanci parametru.

b) V případě výstup-výstup lze sledovat nevhodně zvolený parametr

125 modelů

 Patrný trend vzrůstající přesnosti s množstvím pozorování  Lepší odhalení nevhodně zvolených parametrů.

 Vlastní čísla a vlastní vektory kovarianční matice • Vlastní vektory vyjadřují trend mezi daty.

• Vlastní čísla vyjadřují význam daného vlastního vektoru  Lze vyjádřit hlavní trendy mezi daty  Složitější vizualizace pro vícerozměrná data  Lze zanedbat méně významné komponenty a transformovat data

 Význam amplitudy je nízký  Není patrný trend korelace  Patrná korelace pro hodnoty produktivity  Není zcela jasná distribuce hodnot – vyžaduje další studium

 Pomocí korelace parametrů lze zjistit jak jsou mezi sebou vázány vstupní a výstupní parametry  Analýza hlavních komponent přesně určí význam jednotlivých parametrů na evoluci systému  Po úspěšné aplikaci statistických metod lze studovat složité systémy, které lze velmi těžko vizuálně charakterizovat

 Rozšířit pole modelových parametrů – přidat charakteristiky modelu jako celku  Po stanovení vhodných modelových parametrů aplikovat metodiku na druhý model s odlišnými vstupními parametry. Porovnat výsledky.  Automatizovat proces analýzy dat. Postup získání modelových dat, modelových parametrů a jejich následná analýza je proces využívající různá programová rozhraní – při větším počtu modelů roste časová náročnost.

 Aplikovat metodiku na jiné procesy v ČM – například model indentace Brunie.